如何按分组筛选data.table中两无关列的综合最优行

假设有如下data.table：

library(data.table)

dt <-
  rowwiseDT(
    group=, a=, b=,
    "a", 1, 10,
    "a", 10, 1,
    "a", 9, 9,
    "b", 9, 9,
    "b", 1, 1,
    "c", 10, 10
  )

原始数据输出：

group     a     b
   <char> <num> <num>
1:      a     1    10
2:      a    10     1
3:      a     9     9
4:      b     9     9
5:      b     1     1
6:      c    10    10

需要按group分组后每组保留一行，要求“最大化两个列a和b”，预期结果如下（比如a组选择a=9、b=9的行，尽管这不是两列各自的最大值）：

group     a     b
   <char> <num> <num>
3:      a     9     9
4:      b     9     9
6:      c    10    10

从预期结果判断，核心需求是选取每组中a和b的最小值最大的行（等价于a+b之和最大的行，本案例中两种逻辑结果一致）。以下是两种data.table实现方式：

方法1：基于最小列值最大化 #

dt[, .SD[which.max(pmin(a, b))], by = group]

• pmin(a, b)：计算每行a和b的最小值
• which.max()：定位分组内最小值最大的行索引
• .SD[索引]：提取对应行作为分组结果

方法2：基于列值之和最大化 #

如果需求是优先让两列的和最大，可使用：

dt[, .SD[which.max(a + b)], by = group]

运行结果 #

两种方法执行后，输出均符合预期：

group  a  b
1:     a  9  9
2:     b  9  9
3:     c 10 10

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sjenkins